量子传感器的深度学习

量子传感是量子技术最有前途的用途之一，因为它旨在利用量子资源来提高测量精度。 特别是，感测光学相位被认为是开发大规模生产技术设备的最重要问题之一。

为了优化使用量子传感器，需要定期校准和表征。 这种校准可能是一项资源密集型且复杂的任务，尤其是在涉及估计多个参数的系统时。 机器学习算法是处理这种复杂性的有效方法。 通过发现最佳算法来开发能够执行精确的量子增强测量的传感器至关重要。

“强化学习”算法 (RL) 是一种机器学习算法，它依赖于受奖励智能引导的代理。 它学习根据收到的奖励采取最佳行动以达到所需的优化。 最近的报告报道了第一个使用 RL 算法优化量子问题的实验。 他们中的大多数依赖于系统模型的先验知识。 最好采用无模型方法。 这只有在代理的奖励不依赖于显式模型时才有可能。

来源和详细信息：
https://phys.org/news/2023-02-deep-quantum.html